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KUKA KR QUANTECvsYaskawa Motoman GP25

Direkter Vergleich von KUKA KR QUANTEC und Yaskawa Motoman GP25: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecKR QUANTECMotoman GP25
Preis (USD)
$85,000
$42,000
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
300 kg
25 kg
Gewicht
250 kg
Reichweite
3100mm
1730mm
Freiheitsgrade
6
6
Gemeinsame Anwendungsfälle
  • Palletizing
Nur bei KR QUANTEC
  • Automotive welding
  • Heavy assembly
Nur bei Motoman GP25
  • Machine tending
  • Spot welding
  • Material handling

Welcher ist die richtige Wahl

Wann KR QUANTEC

Entscheiden Sie sich für den KUKA KR QUANTEC, wenn Ihre Anwendung extreme Traglasten und eine große Reichweite erfordert, die weit über Standardaufgaben hinausgehen. In der Automobilindustrie ist dieser Roboter die erste Wahl für das robotergestützte Punktschweißen ganzer Karosserieteile oder die Handhabung schwerer Gusskomponenten. Mit einer Traglast von 300 kg und einem Aktionsradius von 3100 mm ist er für großskalige Fertigungszellen konzipiert, in denen schwere Baugruppen präzise positioniert werden müssen. Während der GP25 bei leichten Lasten stagniert, ermöglicht der QUANTEC das Palettieren kompletter Lagen schwerer Güter oder die Montage massiver Bauteile in der Luft- und Raumfahrt, wo Reichweite und Kraft entscheidende Prozessfaktoren sind.

Wann Motoman GP25

Der Yaskawa Motoman GP25 ist die wirtschaftlichere Wahl für mittelständische Unternehmen, die eine schnelle und präzise Automatisierung für Werkstücke bis 25 kg suchen. Bei einem Preis von 42.000 USD bietet er ein exzellentes Preis-Leistungs-Verhältnis für das Maschinenbeschicken (Machine Tending) oder das Handling von mittelgroßen Paketen. In Szenarien, in denen der Platz begrenzt ist und die enorme Reichweite des KUKA nicht benötigt wird, punktet der GP25 durch seine Kompaktheit und Agilität. Er eignet sich ideal für Zulieferer in der Metallverarbeitung oder Elektronikfertigung, die Spot-Welding-Aufgaben oder Materialtransport effizient automatisieren wollen, ohne das Budget für eine Schwerlastlösung zu sprengen, deren Kapazitäten ungenutzt blieben.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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